小数据集下基于DRKDE-ICSO的BN结构学习
陈海洋
刘静
刘喜庆
张静
西安工程大学电子信息学院,西安,710048
摘要：为了解决在小数据集条件下进行数据拓展时产生数据高度相似的问题,提出了基于降维核密度估计的小数据集拓展方法,从而得到较为准确的拓展数据.另外,针对鸡群优化算法求解效率低下和收敛性不足的问题,提出改进的鸡群优化算法进行结构学习:在雄鸡的位置更新公式中引入莱维飞行,使鸡群算法具有更强的跳跃能力;采用指数递减的动态调节惯性权重,以加速局部搜索和提高收敛速度;通过引入最优个体引导策略,增加找到较优位置的概率.实验结果表明,所提算法在小数据集条件下,BIC评分、准确率及汉明距离等指标均优于MCMC算法、BPSO算法、CSO算法、ADLCSO-I算法和SA-ICSO算法.
关键词：鸡群算法莱维飞行降维核密度结构学习
分类号：TP181(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(51905405)
论文发表日期：2024-04-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 100-109 )
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